20个改善编码的Python异常处理技巧，让你的代码更高效

异常处理是写好代码的一个重要的方面，虽然许多开发人员都熟悉基本的try-except块，但是有很多更深入的知识可以使异常处理更高效、更可读和更python化。所以本文将介绍关于Python异常的20个可以显著改善编码的Python异常处理技巧，这些技巧可以让你熟练的掌握Python的异常处理。

Python中的异常是在程序执行期间发生的破坏了程序指令的正常流程的事件。与其他编程语言一样，Python使用异常来代表错误发生的信号，程序可以做出反应，并恢复或通知用户产生的问题。

1、最简单的异常处理

我们都知道最简单的异常处理如下：

try:

  # Your code here

except IOError:

  # Handle I/O errors

except Exception as e:

  # Handle other exceptions

finally:

  # Cleanup, runs no matter what

异常是按层次结构组织的，如果发生了IOError会执行IOError的except代码，剩下的异常则交由Exception处理。理解这个层次结构可以根据需要更广泛或更具体地捕获错误。

使用finally子句确保执行清理操作，而不管是否发生异常。它非常适合关闭文件或释放资源。

2、自定义异常

创建自定义异常可以使代码更具可读性和可维护性，可以清楚地表示特定的错误条件。

class MyCustomError(Exception):

  pass

try:

  raise MyCustomError("A specific error occurred")

except MyCustomError as e:

  print(e)3、Else in Try-Except

如果没有引发异常，则try-except块中的else子句将运行。这是其他语言没有的

try:

  # Attempt operation

except Exception:

  # Handle error

else:

  # Executes if no exceptions4、AS关键字

在捕获异常时，可以使用as关键字将异常分配给一个变量，这样可以显示详细信息并使调试更容易。

try:

  # Some operation

except Exception as e:

  print(f"Error: {e}")5、捕获多个异常

元组可用于在一行中捕获多种异常类型，从而简化错误处理代码。

try:

  # Risky operation

except (TypeError, ValueError) as e:

  # Handle both exceptions6、异常触发另外的异常

Python允许在使用from保持原始回溯的同时触发新的异常，从而帮助调试复杂的场景。

try:

  # Some operation

except Exception as original_error:

  raise RuntimeError("Something bad happened") from original_error

这种方法有好有坏，所以如果不熟悉的话建议还是不要用。

7、忽略异常

使用contextlib.suppress()函数，可以优雅地忽略特定的异常，从而使代码更清晰、更易读。

from contextlib import suppress

with suppress(FileNotFoundError):

  # Operation that might not find a file8、使用断言

如果不满足条件，可以使用断言抛出异常。但是要谨慎使用它们，因为它们可以通过执行时的优化标志被禁用。

assert condition, "Condition was not met"

assert 断言会抛出AssertionError，可以在except中直接捕获

9、格式化异常信息

利用Traceback模块打印详细的异常信息，这样可以显示完整的错误来帮助调试。

import traceback

try:

  raise ValueError("An error occurred")

except:

  traceback.print_exc() # Print exception information to stderr10、使用warnings模块发出非致命警报

warnings模块发出是警告而不是异常。如果希望在不停止程序执行的情况下提醒用户或开发人员潜在问题时，它非常有用。

import warnings

warnings.warn("This is a warning message", UserWarning)11、忽略异常

suppress函数被用来忽略特定的异常。contextlib可以确保资源在使用后得到适当的清理。

from contextlManaging Resources: Illustrates creating context managers for resource management, ensuring resources are properly cleaned up after use. The suppress function is shown to ignore specific exceptions.ib import contextmanager, suppress

@contextmanager

def managed_resource():

  try:

      resource = "Resource"

      yield resource

  finally:

      print("Resource cleanup")

with managed_resource() as res:

  print(res)

with suppress(FileNotFoundError):

  open('non_existent_file.txt', 'r') # Suppresses the FileNotFoundError12、创建处理异常的包装器函数

functools模块可以创建一个装饰器来包装用于集中异常处理的函数，从而简化跨多个函数的错误管理。

from functools import wraps

def exception_handler(func):

  @wraps(func)

  def wrapper(*args, **kwargs):

      try:

          return func(*args, **kwargs)

      except Exception as e:

          print(f"Handled exception: {e}")

          return None

  return wrapper

@exception_handler

def risky_function():

  raise ValueError("Something went wrong")

risky_function()13、访问异常相关的属性和函数

使用sys.exc_info()可以获取有关当前异常的详细信息，这对于进一步记录或处理错误细节很有用。

import sys

try:

  raise TypeError("An error occurred")

except:

  exc_type, exc_value, exc_traceback = sys.exc_info()

  print(exc_type, exc_value)14、分析当前异常上下文

利用inspect模块分析当前异常上下文，这对于复杂的错误处理场景特别有用。

import inspect

def current_exception():

  for frame in inspect.trace():

      if frame[3] == 'risky_function':

          return frame[0].f_locals.get('e')

try:

  risky_function()

except Exception as e:

  print(current_exception())15、创建动态异常类

types模块可以动态创建异常类。这对于基于运行时条件动态生成自定义异常非常有用。

import types

DynamicException = types.new_class('DynamicException', (Exception,))

raise DynamicException("A dynamically created exception")16、访问所有内置异常

builtins可以列出Python中可用的所有内置异常，帮助我们了解层次结构和各种异常。

import builtins

for name in dir(builtins):

  obj = getattr(builtins, name)

  if isinstance(obj, type) and issubclass(obj, BaseException):

      print(name)17、自定义异常的字符串表示形式

可以通过覆盖__str__和__repr__方法来演示自定义异常，获得更多信息丰富的错误消息。

class MyException(Exception):

  def __str__(self):

      return "This is a custom message for MyException"

  def __repr__(self):

      return "MyException()"

raise MyException18、创建不被except Exception捕获的异常

常规except的Exception块会捕获从BaseException派生的异常，比如非常严重的错误我们可以派生字BaseException。

class MyCriticalError(BaseException):

  pass

try:

  raise MyCriticalError("A critical error")

except Exception as e:

  print("This will not catch MyCriticalError")19、优雅的处理用户和系统中断

捕获KeyboardInterrupt和SystemExit异常，以优雅地处理用户或系统启动的关机。

import sys

try:

  while True:

      continue

except KeyboardInterrupt:

  print("User interrupted the process")

  sys.exit(0)20、生成器的资源回收

GeneratorExit表示生成器执行时产生了异常，捕获它可以在关闭生成器时进行清理操作。

def my_generator():

  try:

      yield "Hello"

  except GeneratorExit:

      print("Generator closing")

      raise

gen = my_generator()

next(gen)

gen.close()总结

Python异常可以极大地增强代码的健壮性和清晰度。本文整理的20个异常处理代码示例可以帮助你充分利用Python的错误处理能力，显著改善代码的异常处理能力。

作者：Ravi M